畳み込みニューラルネットワークを用いた室内温度分布の予測　（第2報）学習用データの組み合わせの違いによる予測精度の比較

抄録

本研究では給気温度、建屋負荷、そして床面高さの3種類のデータから室内温度分布を予測するモデルを作成した。高精度な予測モデルを作成するためには多くの学習用データが必要であるが、データの収集には多大な労力が伴う。そこで、4種類の学習用データの組み合わせに対して予測モデルを作成し、それぞれの予測精度を比較した。その結果、全150データのうち54データを学習させることで、未学習のデータに対して、予測モデルは良好な予測精度が維持した。